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基于平稳小波包分解和希尔伯特变换的故障特征自适应提取
被引量：
14
1
作者
刘毅华
王媛媛
宋执环
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第2期145-149,157,共6页
提出一种自适应地提取信号特征分量的故障检测方法。采用逐层推进的平稳小波包分解算法,运用希尔伯特变换,在对信号进行小波包分解的同时,对分解结果进行瞬时频率和瞬时幅值分析,根据设定的分量提取和信号分解规则,实现信号分解路径的...
提出一种自适应地提取信号特征分量的故障检测方法。采用逐层推进的平稳小波包分解算法,运用希尔伯特变换,在对信号进行小波包分解的同时,对分解结果进行瞬时频率和瞬时幅值分析,根据设定的分量提取和信号分解规则,实现信号分解路径的自主搜索,自适应地构建信号的小波包分解树,对信号进行多分辨率的频谱分析,达到信号消噪和特征分量提取的目的。仿真研究表明该方法的分量提取规则简单、目标明确,信号分析结果简洁,具有运算时间少、数据存储量小的特点和良好的抗噪性能,所提取的故障特征分量的时-频-幅值信息清晰、易于检测。
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关键词
平稳小波包变换
希尔伯特变换
自适应信号
分析
多分辨率频谱分析
故障检测
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职称材料
题名
基于平稳小波包分解和希尔伯特变换的故障特征自适应提取
被引量：
14
1
作者
刘毅华
王媛媛
宋执环
机构
浙江大学宁波理工学院
浙江大学控制科学与工程学系
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第2期145-149,157,共6页
文摘
提出一种自适应地提取信号特征分量的故障检测方法。采用逐层推进的平稳小波包分解算法,运用希尔伯特变换,在对信号进行小波包分解的同时,对分解结果进行瞬时频率和瞬时幅值分析,根据设定的分量提取和信号分解规则,实现信号分解路径的自主搜索,自适应地构建信号的小波包分解树,对信号进行多分辨率的频谱分析,达到信号消噪和特征分量提取的目的。仿真研究表明该方法的分量提取规则简单、目标明确,信号分析结果简洁,具有运算时间少、数据存储量小的特点和良好的抗噪性能,所提取的故障特征分量的时-频-幅值信息清晰、易于检测。
关键词
平稳小波包变换
希尔伯特变换
自适应信号
分析
多分辨率频谱分析
故障检测
Keywords
Stationary wavelet packet transform（SWPT）, Hilbert transform（HT）, adaptive signal analysis, multiresolution spectrum analysis, fault detection
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于平稳小波包分解和希尔伯特变换的故障特征自适应提取
刘毅华
王媛媛
宋执环
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2009
14
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参考文献
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